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Enregistrement W3046274973 · doi:10.3389/fgene.2020.00813

Transcriptomic Changes Resulting From STK32B Overexpression Identify Pathways Potentially Relevant to Essential Tremor

2020· article· en· W3046274973 sur OpenAlexafffund
Calwing Liao, Faezeh Sarayloo, Veikko Vuokila, Daniel Rochefort, Fulya Akçimen, Simone Diamond, Gabrielle Houle, Alexandre D. Laporte, Dan Spiegelman, Qin He, Hélène Catoire, Patrick A. Dion, Guy A. Rouleau

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyTranscriptomeGeneGenome-wide association studyGeneticsCandidate geneGene expressionSingle-nucleotide polymorphismGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Essential tremor (ET) is a common movement disorder that has a high heritability. A number of genetic studies have associated different genes and loci with ET, but few have investigated the biology of any of these genes. STK32B was significantly associated with ET in a large GWAS study and was found to be overexpressed in ET cerebellar tissue. The objective of this study is to determine the effects of overexpressed STK32B in cerebellar DAOY cells. Methods: Here, we overexpressed STK32B RNA in human cerebellar DAOY cells and used an RNA-Seq approach to identify differentially expressed genes by comparing the transcriptome profile of these cells to the one of control DAOY cells. Results: Pathway and gene ontology enrichment identified axon guidance, olfactory signalling and calcium-voltage channels as significant. Additionally, we show that overexpressing STK32B affects transcript levels of previously implicated ET genes such as FUS. Conclusions: Our results investigate the effects of overexpressed STK32B and suggest that it may be involved in relevant ET pathways and genes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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